論文の概要: HyCubE: Efficient Knowledge Hypergraph 3D Circular Convolutional Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08961v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 09:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:02.716280
• Title: HyCubE: Efficient Knowledge Hypergraph 3D Circular Convolutional Embedding
• Title（参考訳）: HyCubE: 効率的な知識ハイパーグラフ3D循環型畳み込み
• Authors: Zhao Li, Xin Wang, Jun Zhao, Wenbin Guo, Jianxin Li,
• Abstract要約: モデルの有効性と効率のトレードオフに達するためには、知識ハイパーグラフの埋め込みが望ましいし、難しい。 本稿では,新しい3次元円形畳み込みニューラルネットワークを設計した,エンドツーエンドの知識ハイパーグラフ埋め込みモデルHyCubEを提案する。 提案手法は, 平均8.22%, 最大33.82%の改善により, 常に最先端のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.479738859698344
• License:
• Abstract: Knowledge hypergraph embedding models are usually computationally expensive due to the inherent complex semantic information. However, existing works mainly focus on improving the effectiveness of knowledge hypergraph embedding, making the model architecture more complex and redundant. It is desirable and challenging for knowledge hypergraph embedding to reach a trade-off between model effectiveness and efficiency. In this paper, we propose an end-to-end efficient knowledge hypergraph embedding model, HyCubE, which designs a novel 3D circular convolutional neural network and the alternate mask stack strategy to enhance the interaction and extraction of feature information comprehensively. Furthermore, our proposed model achieves a better trade-off between effectiveness and efficiency by adaptively adjusting the 3D circular convolutional layer structure to handle n-ary knowledge tuples of different arities with fewer parameters. In addition, we use a knowledge hypergraph 1-N multilinear scoring way to accelerate the model training efficiency further. Finally, extensive experimental results on all datasets demonstrate that our proposed model consistently outperforms state-of-the-art baselines, with an average improvement of 8.22% and a maximum improvement of 33.82% across all metrics. Meanwhile, HyCubE is 6.12x faster, GPU memory usage is 52.67% lower, and the number of parameters is reduced by 85.21% compared with the average metric of the latest state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 知識ハイパーグラフ埋め込みモデルは通常、固有の複雑な意味情報のために計算コストがかかる。 しかし、既存の研究は主に知識ハイパーグラフの埋め込みの有効性の改善に重点を置いており、モデルアーキテクチャをより複雑で冗長なものにしている。 モデルの有効性と効率のトレードオフに達するためには、知識ハイパーグラフの埋め込みが望ましいし、難しい。 本稿では,新しい3次元円形畳み込みニューラルネットワークとマスクスタック戦略を設計し,特徴情報の相互作用と抽出を包括的に促進するエンド・ツー・エンドな知識ハイパーグラフ埋め込みモデルHyCubEを提案する。 さらに,本モデルでは,3次元円形畳み込み層構造を適応的に調整し,パラメータの少ない n-ary 知識タプルを扱うことにより,有効性と効率のトレードオフを向上する。 さらに,知識ハイパーグラフ1-Nを用いたマルチ線形スコアリング手法により,モデルの学習効率をさらに向上する。 最後に、すべてのデータセットに対する広範な実験結果から、提案したモデルは最先端のベースラインを一貫して上回り、平均改善は8.22%、最大改善はすべてのメトリクスで33.82%であることが示された。 一方、HyCubEは6.12倍速く、GPUメモリ使用量は52.67%減少し、最新の最先端ベースラインの平均値と比較してパラメータの数は85.21%減少する。

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